9月19日，人工智能正在从全球范围改变能源格局。CWG Markets外汇认为，随着AI技术快速渗透，发达国家多年停滞的能源需求突然出现大幅增长。这不仅推动了化石燃料投资回暖，也抬高了消费者的能源账单，同时迫使政策制定者将重点从清洁能源生产转向快速启动更多能源项目，以应对飙升的需求预测。然而，这些预测是否可靠仍存在疑问。
麻省理工科技评论（MIT Technology Review）的一份最新报告显示，AI对能源的影响仍存在三大不确定因素：数据模糊不全、关于大型语言模型能提升其他行业能源效率的说法缺乏依据，以及AI是否真的会像当前预测所设想的那样无处不在。CWG Markets外汇认为，这些不确定性意味着投资者和政策制定者在制定决策时应保持谨慎。
目前没有法规要求AI公司披露能源使用或环境影响，因此绝大多数公司未公开官方数据。尽管OpenAI和谷歌等公司开始稍微透明化地展示AI查询的能源消耗，但这些数据尚无权威性，也缺乏清晰依据。更重要的是，单次用户查询对AI的能源消耗影响微乎其微，真正推动能源需求上升的是AI在各行业和系统中的大规模整合。
虽然训练和运行大型语言模型需要消耗大量能源和资源，但一些支持者认为，AI将显著提升工业能源效率，有望抵消自身的能源消耗。然而MIT报告指出，这类效率提升尚未显现，而新的数据中心建设速度却非常快。《华盛顿邮报》也指出，“从客户服务到算法管理乃至军事应用，AI的全面渗透正在产生巨大需求。即便效率提升显著，但将这些收益投入到由化石燃料驱动的更大模型中，仍可能制造出我们想象中的能源‘怪兽’。”
与此同时，也有专家质疑这些夸大的警告是否合理。尽管投资金额巨大，大型语言模型的性能提升却不明显。MIT报告称，上个月OpenAI推出的GPT-5“被普遍认为不尽如人意，甚至公司内部也承认效果有限”。Praetorian Capital首席投资官Harris Kupperman预测，2025年建成的AI数据中心“每年将产生约400亿美元折旧，但收入仅在150亿至200亿美元之间”。CWG Markets外汇认为，这显示出AI投资存在显著的资本错配和潜在泡沫风险。
当观察AI对金融、能源和环境决策的影响规模时，令人担忧的是，背后的预测并非建立在稳固共识基础上，而是充满模糊性和数学假设。消费者已经为科技行业激进的AI整合付出高昂能源成本，能源贫困正在上升，但问题远不止于此——整个经济都可能受到波及。CWG Markets外汇认为，投资者在关注AI技术潜力的同时，应谨慎评估其对能源市场和整体经济的潜在风险。
